Análisis de modelos SOM - Frecuencia datos de entrada: mes

Modelo

• ID: 280
• Descripción:
• Frecuencia: mes
• Variables: fecha_cnt, tmax, tmin, longitud, latitud, altitud
• Dimensiones del mapa: 50,50
• Iteraciones: 10000
• Parámetros adicionales:

source("../../lib/som-utils.R")

Attaching package: 'dplyr'

The following objects are masked from 'package:stats':

    filter, lag

The following objects are masked from 'package:base':

    intersect, setdiff, setequal, union

source("../../lib/maps-utils.R")

Linking to GEOS 3.8.0, GDAL 3.0.4, PROJ 6.3.1

Carga del modelo desde disco

mpr.set_base_path_analysis()
model <- mpr.load_model("som-280.rds.xz")
summary(model)

SOM of size 50x50 with a hexagonal topology and a bubble neighbourhood function.
The number of data layers is 1.
Distance measure(s) used: sumofsquares.
Training data included: 94881 objects.
Mean distance to the closest unit in the map: 0.043.

plot(model, type="changes")

Carga del dataset de entrada

df <- mpr.load_data("datos_mes.csv.xz")

df

summary(df)

 id_estacion           fecha             fecha_cnt           tmax      
 Length:94881       Length:94881       Min.   : 1.000   Min.   :-53.0  
 Class :character   Class :character   1st Qu.: 4.000   1st Qu.:148.0  
 Mode  :character   Mode  :character   Median : 6.000   Median :198.0  
                                       Mean   : 6.497   Mean   :200.2  
                                       3rd Qu.: 9.000   3rd Qu.:255.0  
                                       Max.   :12.000   Max.   :403.0  
      tmin             precip           nevada           prof_nieve      
 Min.   :-121.00   Min.   :  0.00   Min.   :0.000000   Min.   :   0.000  
 1st Qu.:  53.00   1st Qu.:  3.00   1st Qu.:0.000000   1st Qu.:   0.000  
 Median :  98.00   Median : 10.00   Median :0.000000   Median :   0.000  
 Mean   :  98.86   Mean   : 16.25   Mean   :0.000295   Mean   :   0.467  
 3rd Qu.: 148.00   3rd Qu.: 22.00   3rd Qu.:0.000000   3rd Qu.:   0.000  
 Max.   : 254.00   Max.   :422.00   Max.   :6.000000   Max.   :1834.000  
    longitud        latitud            altitud      
 Min.   :27.82   Min.   :-17.8889   Min.   :   1.0  
 1st Qu.:38.28   1st Qu.: -5.6417   1st Qu.:  42.0  
 Median :40.82   Median : -3.4500   Median : 247.0  
 Mean   :39.66   Mean   : -3.4350   Mean   : 418.5  
 3rd Qu.:42.08   3rd Qu.:  0.4914   3rd Qu.: 656.0  
 Max.   :43.57   Max.   :  4.2156   Max.   :2535.0  

Carga de los mapas

world <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf")
spain <- subset(world, admin == "Spain")

Mapa de densidad

plot(model, type="count", shape = "straight", palette.name = mpr.degrade.bleu)

Número de elementos en cada celda:

nb <- table(model$unit.classif)
print(nb)

   1    2    3    4    5    6    8    9   10   11   13   14   15   16   17   18 
  46   47   59   23   26   32   13   32   53   60   81   46   45   36   45   17 
  19   20   21   22   23   24   25   26   27   28   29   30   31   32   33   34 
  35   41   25   16   48   63   20   32   54   84   34   73   56   70   65   68 
  35   36   37   38   39   40   41   42   43   44   45   46   47   48   49   50 
  39   68   31   88   86   50   27   75   15   49   52   37   21   70   57   50 
  51   52   53   54   55   56   58   59   60   61   63   65   66   67   68   69 
  30   34   46   20   37   23   49   47   53   33   73   57   55   23   24   31 
  70   71   72   73   74   75   76   77   78   79   80   81   82   83   84   85 
  40   17   31   43   55   63   52   22   28   60   10   42   51   69   89   52 
  86   87   88   89   90   91   92   93   94   95   96   97   98   99  100  101 
  52   60   50   26   29   31   50   44   13   31   44   42   29   57   38   57 
 102  103  104  105  107  114  116  117  118  119  120  121  122  123  124  125 
  55   30   18   31   50   21   25   19   34   39   17   19   11   17   42   61 
 126  127  128  129  130  131  132  133  134  135  136  137  138  139  140  141 
  49   59   86   79   69   98   28   58   52   13   57   43   21   28   30   39 
 142  143  144  146  147  148  149  150  151  152  153  154  155  156  157  159 
  46   41   74   22   47   41   31   57   49   22   46   18   25    2   59   46 
 160  161  162  163  164  165  166  167  168  169  170  171  172  173  174  175 
  38   24   46   37   35   33   44   24   22   43   41   41   17   32   41   33 
 176  177  178  179  180  181  182  183  184  185  186  187  188  189  190  191 
  42   23   66   39   62   42   39   69   39   24   40   68   38   40   26   48 
 192  193  194  195  196  197  198  199  200  201  202  206  208  209  210  211 
  56   41   43   58   31   60   35   18   54   51   51   70   52   60   51   29 
 212  213  214  215  216  217  218  219  220  221  222  223  224  225  226  227 
  38   47   32    9   31   36   35   41    4   22   23   42   59   63   60   11 
 228  229  230  231  232  233  234  235  236  237  238  239  240  241  242  243 
  55   35   36   64   36   30   24   60   64   46   37   23   51   56   23   33 
 244  245  246  247  248  249  250  251  252  253  254  256  258  259  260  261 
  46   34   56   47   52   24   12   27   40   59   38   48   64   32   25   23 
 262  263  264  265  266  267  268  269  270  271  272  274  275  276  277  278 
  46   23   27   16   31   41   34   13   41   24   24   27   29   25   47    8 
 279  280  281  282  283  284  285  286  287  288  289  290  291  292  293  294 
  41   52   48   35   32   35   86   23   16   19   32   40    9   21   47   42 
 295  296  297  298  299  300  301  302  303  304  305  307  308  309  310  311 
  26   59   46   45   31   26   39   43   36   55   57   30   61   52   31   38 
 312  313  314  315  316  317  318  319  320  321  322  323  324  325  326  327 
  39   37   63   42   26   50   22   28   32   32   30   42   39   71   36   23 
 328  329  330  331  332  333  334  335  336  337  338  339  340  341  342  343 
  45   89   31   41   35   32   43   39   40   31   44   36   55   56   12   52 
 344  345  346  347  348  349  350  351  352  353  354  357  358  359  360  361 
  53   41   25   25   34   41   31   32   36   40   13   24   21   22   23   48 
 362  363  364  365  366  367  368  369  370  372  373  374  375  376  377  378 
  30   34   34   72   32   53   11   35   39   34   58   25   27   65   38   25 
 379  380  381  382  383  384  385  386  387  388  389  390  391  392  393  394 
  36   59   19   26   43   34   55   25   37   21   50   45   63   52   39   12 
 395  396  397  398  399  400  401  402  403  404  405  406  407  408  409  410 
  30   31   43   35   50   45   48   39   15   28   18   22   20   34   37   25 
 411  412  413  414  415  417  418  419  420  421  424  425  426  427  428  429 
  49   30   35   57   77   45   36   21   23   22   54   34   46   44   16   26 
 430  431  432  433  434  435  436  437  438  439  440  441  442  443  444  445 
  40   46   25   48   31   22   11   41   49   39   28   22   34   17   31   18 
 446  447  448  449  450  451  452  453  454  455  456  457  458  459  460  461 
  31   61   49   53   39   73   41   29   26   17   23   22   47   33   32   38 
 462  463  464  465  466  467  468  469  470  471  472  473  474  475  476  477 
  31   30   32   75   36   26   37   27   17   49   58   76   13   34   30   29 
 478  479  480  481  482  483  484  485  486  487  488  489  490  491  492  493 
  25   21   29   51   49   21   26   38   25   49   40   26   49   44   39   34 
 494  495  496  497  498  499  502  503  504  505  506  507  508  510  511  512 
  47   39   31   28   12   24   41   19   17   29   32   30   48   25   33   34 
 513  514  515  516  517  518  519  520  521  522  523  524  525  526  527  528 
  32   40   32   34   49   20   20   42   54   67   28   35   39   31   35   36 
 529  530  531  532  533  534  535  536  537  538  539  540  541  542  543  544 
  33   20   23   25   35   19   32   37   27   50   32   35   20   41   25   47 
 545  546  547  548  549  550  551  553  554  555  556  557  558  560  561  562 
  34   50   24   45   51   55   99   46   21   29   35   57   27   32   41   47 
 563  565  566  567  568  569  570  571  572  573  574  575  576  577  578  579 
  51   31   16   37   24   17   16   33   35   39   41   28   38   41   26   43 
 580  581  582  583  584  585  586  587  588  589  590  591  592  593  594  595 
  25   30   37   28   30   45   52    8   60   45   15   25   54   55   21   26 
 596  598  599  600  602  603  605  606  607  608  609  610  611  612  613  614 
  18   17   26   43   29   23   33   39   58   32   45   45   49   40   18   21 
 615  616  618  619  620  621  622  623  624  625  626  627  628  629  630  631 
  24   23   34   31   29   33   30   50   24   41   52   24   30   27   41   47 
 632  633  634  635  636  637  638  639  640  641  642  643  644  645  646  647 
  21   41   20   25   41   27   29   46   30   28   41   26   48   67   58   31 
 648  649  650  651  653  655  656  657  658  659  660  661  662  663  665  666 
  40   33   52  207   27   29   47   63   72   54   65   42   46   40   32   34 
 667  669  670  671  672  673  674  675  676  677  678  679  680  681  682  683 
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2354 2355 2356 2357 2358 2359 2360 2361 2362 2363 2364 2365 2366 2367 2368 2369 
  52   49   32   24   32   38   65   58   50   51   30   60   37   37   43   54 
2370 2371 2372 2373 2374 2375 2376 2377 2378 2379 2380 2381 2382 2383 2384 2385 
  37   29   49   53   30   50   37   50   64   55   56    8   38   29   12   64 
2386 2387 2388 2389 2390 2391 2392 2393 2394 2395 2396 2397 2398 2400 2401 2402 
  24   29   34   41   30   20   30    1   60   28   20   70   44   66   51   20 
2403 2404 2405 2406 2407 2408 2409 2410 2411 2412 2413 2414 2415 2416 2417 2418 
  24   30   31   30   43   37   47   48   47   37   59   60   30   50   38   29 
2419 2420 2421 2422 2423 2424 2425 2426 2427 2428 2429 2430 2431 2432 2433 2434 
  49   23   44   36   30   48   12   42   56   61   35   55   46   50   32   37 
2435 2436 2437 2438 2439 2440 2441 2443 2444 2445 2446 2447 2448 2449 2450 2451 
  45   54   72   13   18   20   20   51   56   20   27   54   45   55   64   14 
2452 2453 2454 2455 2456 2457 2458 2459 2460 2461 2462 2463 2464 2465 2466 2467 
  42   58   34   45   23   29   57   32   55   45   46   48   12   12   35   42 
2468 2469 2470 2471 2472 2473 2474 2475 2476 2477 2478 2479 2480 2481 2482 2483 
  10   33   15   22   30   43   35   18   31   38   63   41   43   55   73   47 
2484 2485 2486 2487 2488 2489 2490 2491 2492 2494 2495 2496 2497 2498 2499 2500 
  52   22   77   41   50   42   25   24   45   34   71   58   45   53    7   54 

Comprobación de nodos vacíos:

dim_model <- 50*50;
len_nb = length(nb);
empty_nodes <- dim_model != len_nb;
if (empty_nodes) {
  print(paste("[Warning] Existen nodos vacíos: ", len_nb, "/", dim_model))
}

[1] "[Warning] Existen nodos vacíos:  2336 / 2500"

Mapa de distancia entre vecinos

plot(model, type="dist.neighbours", shape = "straight")

Influencia de las variables

model_colnames = c("fecha_cnt", "tmax", "tmin", "longitud", "latitud", "altitud")
model_ncol = length(model_colnames)

Mapa de variables.

plot(model, shape = "straight")

Mapa de calor por variable

par(mfrow=c(3,4))
for (j in 1:model_ncol) {
  plot(model, type="property", property=getCodes(model,1)[,j],
    palette.name=mpr.coolBlueHotRed,
    main=model_colnames[j],
    cex=0.5, shape = "straight")
}

Correlación para cada columna del vector de nodos

if (!empty_nodes) {
  cor <- apply(getCodes(model,1), 2, mpr.weighted.correlation, w=nb, som=model)
  print(cor)
}

Representación de cada variable en un mapa de factores:

if (!empty_nodes) {
  par(mfrow=c(1,1))
  plot(cor[1,], cor[2,], xlim=c(-1,1), ylim=c(-1,1), type="n")
  lines(c(-1,1),c(0,0))
  lines(c(0,0),c(-1,1))
  text(cor[1,], cor[2,], labels=model_colnames, cex=0.75)
  symbols(0,0,circles=1,inches=F,add=T)
}

Importancia de cada variable - varianza ponderada por el tamaño de la celda:

if (!empty_nodes) {
  sigma2 <- sqrt(apply(getCodes(model,1),2,function(x,effectif)
     {m<-sum(effectif*(x-weighted.mean(x,effectif))^2)/(sum(effectif)-1)},
     effectif=nb))
  print(sort(sigma2,decreasing=T))
}

Clustering

if (!empty_nodes) {
  hac <- mpr.hac(model, nb)
}

Visualización de 3 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=3)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=3)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)

Visualización de 4 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=4)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=4)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)

Visualización de 5 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=5)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=5)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)

Visualización de 6 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=6)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=6)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)
  df.cluster06 <- subset(df, cluster==6)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster06 <- select(df.cluster06, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster06)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1], dim(df.cluster06)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05", "cluster06"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster06)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster06)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
  df.cluster06.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster06)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster06.grouped)

Visualización de 8 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=8)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=8)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)
  df.cluster06 <- subset(df, cluster==6)
  df.cluster07 <- subset(df, cluster==7)
  df.cluster08 <- subset(df, cluster==8)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster06 <- select(df.cluster06, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster07 <- select(df.cluster07, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster08 <- select(df.cluster08, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster06)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster07)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster08)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1], dim(df.cluster06)[1], dim(df.cluster07)[1], dim(df.cluster08)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05", "cluster06", "cluster07", "cluster08"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster08)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster08)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
  df.cluster06.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster06)
  df.cluster07.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster07)
  df.cluster08.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster08)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster06.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster07.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster08.grouped)

Visualización de 10 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=10)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=10)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)
  df.cluster06 <- subset(df, cluster==6)
  df.cluster07 <- subset(df, cluster==7)
  df.cluster08 <- subset(df, cluster==8)
  df.cluster09 <- subset(df, cluster==9)
  df.cluster10 <- subset(df, cluster==10)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster06 <- select(df.cluster06, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster07 <- select(df.cluster07, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster08 <- select(df.cluster08, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster09 <- select(df.cluster09, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster10 <- select(df.cluster10, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster06)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster07)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster08)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster09)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster10)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1], dim(df.cluster06)[1], dim(df.cluster07)[1], dim(df.cluster08)[1], dim(df.cluster09)[1], dim(df.cluster10)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05", "cluster06", "cluster07", "cluster08", "cluster09", "cluster10"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster08)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster09)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster10)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster08)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster09)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster10)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
  df.cluster06.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster06)
  df.cluster07.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster07)
  df.cluster08.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster08)
  df.cluster09.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster09)
  df.cluster10.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster10)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster06.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster07.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster08.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster09.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster10.grouped)